Cercetatorii de la Universitatea din Cambridge au dezvoltat un algoritm de invatare automata care ar putea contribui la reducerea timpilor de incarcare, prelungind si durata de viata a bateriilor vehiculelor electrice.
Un algoritm de invatare automata este un tip de inteligenta artificiala care permite aplicatiilor software sa devina din ce in ce mai precise in prezicerea rezultatelor.
Cercetatorii de la Universitatea Cambridge din Anglia spun ca au dezvoltat un nou algoritm de invatare automata care prezice modul in care diferitele modele de conducere afecteaza performanta bateriei, imbunatateste siguranta si fiabilitatea.
Cercetatorii cred ca algoritmul lor ar putea ajuta soferii, producatorii auto si companiile sa profite la maximum de vehiculele lor electrice, sugerand rute si modele de condus care pot ajuta la minimizarea degradarii bateriei si a timpilor de incarcare.
Pe langa algoritmul de invatare automata, cercetatorii de la Cambridge au dezvoltat o modalitate non-invaziva de a sonda bateriile pentru a obtine o viziune holistica asupra starii lor de sanatate, date care sunt apoi introduse in algoritm pentru a ajuta la prezicerea modului in care diferitele stiluri de conducere vor afecta sanatatea bateriei.
Cercetatorii cred ca, daca algoritmul lor este dezvoltat comercial, ar putea recomanda rute soferilor pentru a ajunge de la un punct la altul in cel mai scurt timp, fara a degrada bateria, sau ar putea recomanda cea mai rapida modalitate de a incarca bateria fara sa se degradeze, potrivit The Driven.
„Sanatatea bateriei, ca si sanatatea umana, este un lucru multidimensional si se poate degrada in multe moduri diferite. Modul in care conduceti va afecta modul in care bateria se degradeaza”, a spus Penelope Jones, de la Laboratorul Cavendish din Cambridge si primul autor al raportului.
Sonda non-invaziva trimite impulsuri electrice intr-o baterie si masoara raspunsul, rezultand o serie de „biomarkeri” ai sanatatii bateriei.
Semnalele electrice care revin de la baterie sunt apoi convertite intr-o reprezentare a starii de sanatate a bateriei. Aceste semnale au permis algoritmului de invatare automata sa prezica modul in care bateria va raspunde in urmatorul ciclu de incarcare-descarcare, in functie de cat de repede s-a incarcat bateria si cat de repede va merge masina data viitoare cand va fi pe drum.